2分钟论文 | 用 谷歌「AI可解释性」 看懂机器学习

雷锋网(公众号：雷锋网)按：这里是，雷锋字幕组编译的Two minutes paper专栏，每周带大家用碎片时间阅览前沿技术，了解AI领域的最新研究成果。

原标题 Building Blocks of AI Interpretability – Two Minute Papers #234

翻译 | 陈晓璇    字幕 | 凡江    整理 | 吴璇  逯玉婧

谁再说神经网络是黑盒，甩出这篇文章，给TA翻个白眼。

上周，谷歌Jeff Dean在推特上转发了一句话“还认为神经网络是黑盒吗？要不再想想 :) ”。

还配上了《纽约时报》一篇名为《谷歌研究人正在搞懂机器学习》的文章。

点进这篇文章发现，Jeff Dean意指论文《The Building Blocks of Interpretability》（译名：可解释性的基石）在神经网络可视化方面的新进展。

研究由谷歌大脑研究员Chris Olah带队完成，创建了一套神经网络可视化方法。

左图：可以被神经网络识别，比如说，告诉我们图片里有没有花瓶或柠檬。

右图：神经网络中间层的可视化呈现，能够检测到图片中的每个点。

看起来，神经网络正在检测，像花瓶的模型以及像柠檬的物体。

论文将独立的神经元、分类归属与可视化结合，从而提供一种理解神经元的方法。

我们通过观察“神经元可以被哪些图像激活”，“神经元在找哪些图像“、“神经元判定这个图像属于哪一类“，可以判断出“神经元的最终决策及贡献值“。

这个过程减少了神经元的总数，并且将神经元分解成一些小的语义组，得出有意义的解释方法。在论文中被称作“因式分解“或者“神经元分组”。通过做这项工作，我们可以得到高度描述性的标签，赋予它们直观的含义。

现在我们把一张图片放到拉布拉多组，神经网络开始观察拉布拉多的耳朵、额头、嘴巴还有毛发的组合。过程可以由一个活动地图来展示，通过观察，我们可以轻松看到神经元群组兴奋点。

我们这里仅仅概括了论文的表面含义，论文中还有许多其他的成果和互动的案例供大家赏析。

论文原址 https://distill.pub/2018/building-blocks/

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